LLM的“记忆外挂”来了！Supermemory新API：一行代码让LLM记忆“无限省钱90%” - 链载Ai

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">大模型无限记忆外挂来了！

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">supermemory 公司刚刚发布 Infinite Chat API，能让任何 LLM 都具有近乎无限的上下文长度

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">用户只需一行代码即可切换到该 API

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 8px;color: rgb(63, 63, 63);">核心痛点：LLMs的上下文“天花板”

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我们都知道，现有的大模型在处理超过2万Token（甚至更少）的长文本时，性能往往会显著下降，出现“失忆”、理解偏差等问题。这极大地限制了它们在需要持久记忆和深度上下文理解场景下的应用

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(183, 110, 121);">Supermemoryai的解决方案：Infinite Chat API

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Supermemoryai刚刚推出的Infinite Chat API，声称能完美解决这一难题

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">它的核心功能简单粗暴：

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
• 扩展任何大模型的上下文长度
• 同时，帮你节省高达90%的Token消耗和成本
• 还能提升模型的响应性能

如何工作的？

官方解释，Infinite Chat API充当了你的应用程序和LLM之间的一个透明代理。它会智能地维护对话上下文，只将当前交互最需要的关键信息精准地发送给LLM

本质上是对溢出的先前上下文进行RAG（检索增强生成）处理

集成便捷：“一行代码即可切换”，对现有应用改动极小

即刻可用：已经上线，可以马上试用

价格：

•免费上手：提供免费试用额度
• 固定费用：试用期后，每月20美元固定费用
• 用量计费：在每个对话线程中，前2万Token免费，超出部分按每百万Token 1美元计费